KR100264338B1 - 패턴 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법 - Google Patents

Abstract

동일 또는 유사한 패턴이 반복되는 SEM 화상에서의 패턴의 비교·검출을 패턴이 형상으로 행하지 않고, 면적으로 행함으로써 범용 프로세서를 이용해서 정확하고 신속하게 행한다. SEM에 의해 촬영된 아날로그 화상 데이타를 디지탈 화상으로 변환시킨 후, 공간 필터링 처리·히스토그램 처리·임계값의 설정·3치화 처리·노이즈 제거 등을 행한다. 이 3치화된 화상 데이타에서의 패턴의 면적을 라벨링 및 연산 처리에 의해 산출하고, 기준이 되는 면적값과 비교해서 패턴을 순차 검출해 간다. 특징이 없는 패턴이라도 면적값으로부터 패턴 인식을 행할 수 있으므로 정확하고 신속하게 패턴 화상의 검출 인식이 가능해진다.

Description

패턴 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법

제1도는 본 발명의 일 실시예에 관한 패턴 화상 처리 장치를 도시하는 블록도.

제2도는 본 발명에 관한 패턴 화상 처리 장치의 동작 및 제2의 발명에 관한 화상 처리 방법을 도시하는 플로우차트.

제3도는 히스토그램 처리를 설명하기 위한 히스토그램.

제4도는 원화상이고 배율은 5만배의 레지스트 구멍 패턴을 도시하는 설명도.

제5도는 수축·확대 처리 후의 화상을 도시하는 설명도.

제6도는 3치화 처리 후의 화상을 도시하는 설명도.

제7도는 수축·확대 처리 후의 화상을 도시하는 설명도.

제8도는 링 처리 후의 화상을 도시하는 설명도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

1 : 주사형 전자 현미경(SEM) 10 : 패턴 화상 처리 장치

11 : 아날로그 디지탈 변환 수단 12 : 공간 필터링 처리 수단

13 : 히스토그램 처리 수단 14 : 임계값 설정 수단

15 : 3치화 처리 수단 16 : 노이즈 면적 산출 수단

17 : 패턴 면적 산출 수단 18 : 기준 화상 기억 수단

19 : 패턴 비교·검출 수단

본 발명은 주사형 전자 현미경(Scanning Electron Microscope: SEM)에 의해 촬상된 화상 데이타에 관한 패턴 화상 처리에 관한 것으로, 특히 초대규모 집적 회로(Very Large Scale Integration circuit: VLSI) 소자에 나타나는 것과 같은 구멍 패턴이 반복 연속되는 패턴 화상 중에서 특정 패턴을 검출하고, 또한 그 구멍 패턴의 지름을 동시에 구하기 위해 사용되는 패턴 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법에 관한 것이다.

상술한 주사형 전자 현미경(SEM)은 상기 VLSI 소자에 형성되는 콘택트 홀 등의 구멍 패턴을 검사하기 위해서도 이용된다. 이것은 SEM에 의해 촬영된 현미경 화상 데이타를 화상 처리하고, 패턴 인식 수법을 이용해서 형성된 구멍 패턴이 원하는 형상으로 되어 있는지 여부를 비교·검출하는 것이다.

패턴 인식의 방법으로서 템플릿 매칭법에 의해 대상 화상 중에서 유사성 함수를 평가하여 국소적 최대값과 대역적 최대값을 찾는 것이 일반적이다. 그 중에서도 유사성 함수가 선형인 경우 FFT-Fast Fourier Transform-(고속 Fourier 변환) 알고리즘을 이용해서 상관 계수가 최대가 되는 위치를 검출하는 방법이 널리 이용되고 있다. 이 방법에서는 미리 기준 화상(템플릿)을 등록해 두고, 대상 화상과 각각 2차원 FFT 처리를 행한다. 각 FFT 처리 화상 간의 콘볼루션(convolution)을 행하고, 그 다음에 콘볼루션 처리된 화상에 대해 2차원 역 FFT 처리를 행한다. 이와 같이 해서 얻어진 역 FFT 처리 화상의 각 위치 좌표의 값, 즉 상관 계수 중에서 최대값을 갖는 위치를 검출함으로써 패턴 인식이 행해지는 것이다.

FFT 알고리즘을 이용해서 패턴 인식하는 경우, 초 LSI 소자에 나타나는 반복 패턴에서는 어느 패턴을 검출하는가는 그 때의 대상 화상에 의존한다. 이것은,

(1) 기준 화상과 동일 형상의 패턴이 반복 배열되어 있고, 각 패턴과의 상관 계수(국소적 최대)가 매우 근사한 값을 갖기 때문에 검출되는 패턴은 대상 화상을 취하는 조건(어떤 기준 화상을 이용해서 어느 정도의 정확함으로 대상 화상을 인식할 수 있는가 하는 것을 결정하는 요인)에 의존한다.

(2) 기준 화상의 패턴 형상이 반드시 충분한 특징을 갖는다고는 한정할 수 없다. 그 결과, 오인식(correlation failure)을 일으키는 경우도 있다.

(3) 대상 화상에 회전 성분이 있는 경우, 제조 공정에 의한 스케일링의 변동이 있는 경우 또는 SEM 화상에 왜곡을 포함하고 있는 경우에도 오인식(correlation failure)을 발생시키는 경우가 있다.

(4) 특히 타원 형상 패턴에서는 기준 화상과 대상 화상 사이에 상의 회전각(예를 들면 빔 주사 방향과 타원의 긴 지름 방향이 이루는 각도)이 일치하는 것은 매우 드물고 국소적 최대값이 감소해서 패턴 인식의 정밀도가 저하된다.

(5) 미리 등록하는 기준 화상의 크기도 패턴 인식해야 할 패턴 형상 및 크기에 따라 최적값이 있고 미세 패턴이 될수록 화상의 배율을 증가시키는 것이 바람직하다. 그러나, 패턴에 따라 배율을 변화시키는 것은 제조 공정 라인에서는 부적당하므로 범용 프로세서를 사용할 수 없다는 문제점도 있었다.

상기 문제점을 해결하는 방법으로서 정규화 상관법도 제안되고 있으나, 이 방법은 연산량이 방대하여, 이와 같은 연산에 특정화한 프로세서를 도입하지 않는한 처리 시간적으로 제조 공정 라인에서는 부적당하므로 범용 프로세서를 사용할 수 없다는 문제점도 있었다.

본 발명의 목적은 반복 패턴의 배열 중에서 충분한 특징을 갖지 않은 패턴(예를 들면 원형상의 구멍 패턴); 대상 화상의 회전 성분; 패턴 스케일링의 변동; SEM 화상의 왜곡 등이 존재하는 경우에도 대상 화상과 가장 그 면적이 가까운 패턴을 검출하고, 또한 구멍 패턴의 지름을 면적값에서 동시에 산출하는 패턴 화상 처리 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 관한 패턴 화상 처리 장치는 주사형 전자 현미경(SEM-Scanning Electron Microscope)에 의해 포착되는 반복 패턴으로 된 아날로그 화상 데이타를 디지탈 화상 데이타로 변환시키는 아날로그 디지탈 변환 수단과; 소정의 필터 계수를 이용해서 상기 디지탈 화상 데이타를 공간 필터링 처리해서 평활화된 공간 필터링 화상 데이타를 얻는 공간 필터링 처리 수단과; 상기 공간 필터링 화상 데이타를 구성하는 화소를 그 농담도에 따라 분류 처리하는 히스토그램 처리 수단과; 상기 히스토그램 처리 수단에 의해 분류된 화소 데이타의 히스토그램을 이용해서 판별 규준법(規準法)에 의해 자동적으로 히스토그램의 클래스를 분리하는 농담값을 검출하고, 이 값을 슬라이스 레벨로서 설정하는 임계값 설정 수단과; 상기 임계값 설정 수단에 의해 설정된 임계값으로서의 슬라이스 레벨을 이용해서 상기 화상 데이타를 3치화 처리해서 중간색부, 백색부 및 흑색부의 3가지 농담 영역의 화상 데이타를 얻는 3치화 처리 수단과; 상기 3치화 처리 수단에 의해 처리된 3치화 화상 데이타에서의 노이즈 및 의사 패턴을 수축 처리 및 확대 처리를 반복함으로써 제거시키는 노이즈 제어 수단과; 상기 노이즈 제거 수단에 의해 노이즈 및 의사 패턴이 제거된 3치화 화상 데이타에 포함되는 반복 패턴에서 특정 농도에 의해 나타나는 하나하나의 패턴을 라벨링 처리에 의해 선택하고, 각각의 면적값을 산출하는 패턴 면적 산출 수단과; 검출 대상으로서의 상기 반복 패턴을 구성하는 하나의 패턴의 기준 화상의 면적을 기준 면적값으로서 기억하는 기준 화상 기억 수단 및 상기 패턴 면적 산출 수단에 의해 구해진 각 패턴마다의 면적값을 비교해서 복수의 패턴 중에서 가장 근사한 면적값을 갖는 패턴을 검출하는 패턴 비교·검출 수단을 구비하고 있다.

또, 본 발명에 관한 화상 처리 방법은 상기 패턴 화상 처리 장치에서 이용되는 것으로, 반복 패턴으로 이루어지는 SEM 화상의 패턴 인식에서 화상 처리 장치에 다치화 화상 데이타를 입력하는 공정과, 상기 화상 데이타를 공간 필터링 처리하는 공정과, 공간 필터링 처리 화상에 히스토그램 처리를 행하는 공정과, 히스토그램 데이타에 대해 판별 규준법에 의해 자동적으로 슬라이스 레벨을 설정하는 공정과, 상기 슬라이스 레벨에 기초해서 상기 공간 필터링 처리 화상을 3치화 처리하는 공정과, 3치화 처리 화상에 대해 수축·확대 처리를 교대로 행하는 공정 및 상기 화상 데이타에 대해 라벨링 처리하는 공정에서 각 반복 패턴의 면적을 구해 미리 등록되어 있는 기준 화상의 면적과 가장 근사한 패턴을 검출하는 공정을 구비하는 것이 있다.

입력 화상에 대해 공간 필터링 처리, 히스토그램 처리를 행한다. 히스토그램 데이타에서 3치화 처리를 위한 슬라이스 레벨을 구한다. 슬라이스 레벨은 히스토그램의 극소값을 검출하여 얻어진다. 3치화의 각 레벨은 패턴 표면부, 패턴 데이퍼부 및 패턴 바닥부에 각각 대응하고 있다.

3치화 처리 화상에 수축·확대 처리를 행하여 패턴 에지부에 나타나는 노이즈 및 상기 공간 필터링 처리로 제거할 수 없었던 랜덤 노이즈를 제거한다.

수축·확대 처리 후 라벨링 처리를 행하고 반복 패턴에 대해 각각의 라벨링과 면적 산출을 행한다.

상기 라벨링 데이타 중에서 미리 등록되어 있는 기준 화상의 면적값과 가장 근사한 면적값을 갖는 것을 검출한다. 또한 면적값에서 구멍 패턴의 지름을 산출한다.

이상과 같이 해서 인식 대상으로서의 반복 패턴에서의 개개의 패턴의 특정과 인식을 간단하고 신속하게 행할 수 있다.

이하, 본 발명에 관한 패턴 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법의 적합한 실시예에 관해 첨부된 도면을 참조해서 상세히 설명한다.

제1도는 본 발명의 일실시예에 관한 패턴 화상 처리 장치의 개요를 도시하는 블록 구성도이다. 제1도에서 참조 부호(1)은 주사형 전자 현미경(이하, SEM이라 약기한다)로서, 이 SEM(1)에 의해 촬상된 아날로그 화상 데이타는 패턴 화상 처리 장치(10)의 입력 단자(2)에 공급되어 있다.

상기 패턴 화상 처리 장치(10)은 SEM(1)로부터 입력 단자(2)를 통해 공급된 아날로그 화상 데이타를 매트릭스형으로 배치된 소정 개수의 화소로 구성되는 디지탈 화상 데이타로 변환시키는 아날로그-디지탈 변환 수단(11)과, 상기 디지탈 화상 데이타를 평활화시키는 공간 필터링 처리 수단(12)와, 평활화된 화상 데이타의 상기 소정 개수의 화소를 농담도에 따라 히스토그램으로서 집계하는 히스토그램 처리 수단(13)과, 상기 히스토그램의 화소수가 떨어지는(감소) 부분을 2 곳 검출하고 그들 부분의 농담값을 임계값(슬라이스 레벨)로서 설정하는 임계값 설정 수단(14)와, 상기 2개의 임계값(슬라이스 레벨)에 의해 예를 들면 연속적으로 배치된 콘택트 홀 등의 반복 패턴을 패턴 표면부, 패턴 테이퍼부 및 패턴 바닥부에 각각 대응하는 중간색부, 백색부 및 흑색부의 3가지의 농담도로 분류하는 3치와 처리 수단(15)와 3치화된 화상 데이타에 대해 백색 배경 상의 흑색 노이즈를 확대 처리하고 흑색 배경 상의 백색 노이즈를 축소 처리해서 화상 전체에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 수단(16)과, 상기 반복 패턴 중 개개의 패턴마다 라벨링 처리를 행하여 그 패턴의 위치를 특정함과 동시에 그 패턴의 면적을 산출하는 패턴 면적 산출 수단(17)과, 상기 개개의 패턴의 면적에 관한 최적값을 기준 화상으로서 기억하는 기준 화상 기억 수단(18)과, 산출된 개개의 패턴의 면적값과 상기 기준 화상의 면적값을 순차 비교해서 가장 근사한 면적값을 갖는 패턴을 검출하는 패턴 비교·검출 수단(19)를 구비하고 있다. 검출된 최근사 패턴에 관한 데이타는 출력 단자(20)을 통해 패턴 화상 처리 장치(10)의 외부로 출력된다.

다음으로, 제1도에 도시한 패턴 화상 처리 장치의 동작에 관해 제2도 내지 제8도를 참조하여 설명하기로 한다. 또한, 상기 동작이 본원 제2의 발명으로서의 화상 처리 방법에 상당한다.

제2도에 도시한 플로우차트에서의 처리의 흐름에 따라 이하 설명하기로 한다.

원화상으로서 추출된(스텝 ST1) SEM 화상이 입력 단자(2)를 통해 화상 처리 장치(10)에 다치화 화상(예를 들면 8비트 계조)로서 입력된다. 이 화상은 제4도에 선도로서 도시한 바와 같이 다소 불명료한 조야한 화상이다.

상기 입력 화상에 공간 필터링 처리를 행하고 화상의 평활화 처리를 한다(스텝 ST2). 이 때의 필터링 매트릭스에는 3x3의 필터 계수를 채용한다. 필터 계수값은 SEM의 빔 지름과 화상의 픽셀(화소) 사이즈와의 관계에서 구하면 된다. 예를들면, 빔 지름이 10nm이고 픽셀 사이즈도 10nm이면 필터 계수로서(111 121 111)을 채용하면 된다. 이와 같은 공간 필터링 처리된 화상은 제5도에 도시한 바와 같이 선명한 화상이 된다.

다음으로, 히스토그램 처리를 행한다(스텝 ST3). 이 히스토그램 처리는 제3도에 도시한 바와 같이, 예를 들면 8비트 계조의 256x256개의 화소 데이타를 농담도별로 그래프화한 것으로, VLSI 소자의 콘택트 홀 패턴을 히스토그램화하면 제3도와 같은 2곳의 감소 부분(21, 22)가 나타난다. 다음으로 제3도의 히스토그램의 2곳의 감소 부분(21, 22)로부터 극소값을 구한다. 이 극소값을 3치화 처리의 슬라이스 레벨에 이용한다.

상기에서 구한 임계값(슬라이스 레벨)으로 3치화 처리를 행한다(스텝 ST5). 즉, 다치화 표시된 SEM 화상을 3치화에 의해 패턴 표면부; 패턴 테이퍼부; 패턴 바닥면부로 분리한다. 패턴 표면부는 중간색부, 패턴 테이퍼부는 백색부 그리고 패턴 바닥면부는 흑색부로서 나타내고 있다. 이 화상은 제6도에 도시하고 있으나, 콘택트 홀(25)의 주위에 톱니 모양의 거칠은 노이즈(26, 27)이 남아 있거나, 촬영시의 그림자 부분이 중간색부에 흑점상의 사이즈(28)로서 남아 있다.

3치화 화상을 수축·확대 처리를 교대로 행하여 노이즈를 제거한다(스텝 ST6). 이것은 공간 필터링 처리에서 평활화 처리가 불충분하기 때문에 나타나는 패턴 엣지의 거칠은 모양의 노이즈(26, 27)을 제거하는 것 및 랜덤 노이즈가 원인으로 3치화 처리시에 발생하는 미소한 의사 화상을 제거할 목적으로 행한다. 예를 들면, 백색 배경에서 발생한 의사 미소 흑색 패턴(28)은 백색 데이타의 확대 처리로 제거된다. 동일하게 하여 백색의 엣지 부분에 발생한 흑색의 볼록 부분(백색의 볼록 부분) 패턴(26, 27)도 확대(축소) 처리로 제거된다. 노이즈가 제거된 화상은 제7도에 도시한 바와 같은 동일 계조 부분에서는 명료한 화상 상태를 나타낸다.

또한, 수축·확대 처리에 의해 노이즈 제거하는 경우에 주목하고 있는 화상에 대해 인접하는 8화소를 모두 조사함으로써 노이즈 제거가 매우 유효해진다.

각 패턴에 대해 라벨링 및 면적 산출 처리를 한다(스텝 ST7). 라벨링 처리를 최소 시간으로 실행하기 위해서도 상기 수축·확대 처리에 의한 노이즈 제거가 중요해진다. 라벨링 처리에 의해 각 패턴의 면적값을 구할 때, 그 중에서 미리 등록되어 있는 기준 화상 패턴의 면적값에 가장 근사한 패턴을 검출한다.

상기 라벨링 처리에 패턴 면적의 산출을 가미시킨 동작이 본 발명의 요지라고도 할 수 있는 기술이 있으므로, 보다 상세히 설명하기로 한다. 면적 산출의 대상이 되는 화상은 제8도에 도시하고 있으나, 특정 패턴의 검출은 소정의 범위(30)을 설정하고, 그 범위 내에 포함되는 개개의 패턴(25, 31, 32 및 33)에 관해 행한다(스텝 ST7). 점선으로 도시한 면적 산출 범위(30) 내의 상기 패턴(25 및 31 내지 33)의 면적값과 기준 화상 기억 수단(18)로부터의 기준 면적값(스텝 ST8)을 비교한다(스텝 ST9)와, 제8도에 도시한 구체예의 경우, 구멍 패턴을 완전히 파악할 수 있는 것은 패턴(25)만이므로 기준 면적값과의 일치도가 가장 높은 것으로서 패턴(25)가 검출되게 된다(스텝 ST10). 또한, SEM(1)의 촬상 범위를 이동시켜 면적 산출 범위(30)도 서서히 이동시켜 비교·검출을 행함으로써 범위에 포착되지 않는 검출 동작도 가능해진다.

다음으로, 면적값으로부터 구멍 패턴의 지름을 산출한다(스텝 ST11). 구멍 패턴이 타원 형상이라면 해당 패턴의 주위 길이를 윤곽 트레이스함으로써 구해 면적과 주위 길이로부터 타원 패턴의 긴 지름과 짧은 지름을 산출하는 것이 가능하다.

이상 상술한 처리 순서에 의해 VLSI 소자에 나타난 미세한 반복 패턴(콘택트 패턴 등) 중에서 특정 구멍 패턴을 특정 추출하고 또한 그 패턴의 지름 측정을 동시에 실행하는 것이 가능해진다.

제4도 내지 제8도에 본 발명의 화상 처리의 각 단계에서의 화상을 나타낸다.

제4도는 레지스트 구멍 패턴의 원화상으로서 배율은 5만배이다. 프레임 가산은 16회 행하고 있다.

제5도는 원화상을 3x3 필터 매트릭스를 이용해서 공간 필터링 처리한 결과로서 평활화 처리에 의한 개선 효과가 나타난다.

제6도는 히스토그램 처리 후에 슬라이스 레벨을 설정하고 3치화 처리한 결과로서 각 구멍 패턴에 대해 레지스트 표면부(중간색부)·패턴 테이퍼(백색부)·구멍 바닥부(흑색부)가 분리되어 있는 것을 알 수 있다.

제7도는 수축·확대 처리를 행한 결과로서 패턴 엣지의 노이즈, 구멍 바닥부의 미소 의사 패턴(백색부), 및 레지스트 표면부의 의사 패턴(흑색부)가 효과적으로 제거되는 것을 알 수 있다.

제8도는 라벨링 및 면적 산출 처리를 행한 결과로서 이 경우에는 중앙의 패턴이 가장 기준 화상 패턴의 면적값에 근사하기 때문에 해당 구멍 패턴만 농담값을 0(흑색)으로 하고, 다른 구멍 패턴의 농담값을 레지스트 표면부와 동일하게(중간색)으로 설정하고 있다.

라벨링 처리에 의해 해당 구멍 패턴의 면적값이 구해지므로 패턴 인식과 동시에 구멍 지름을 산출하는 것이 가능해진다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 기준 화상에 특징이 없는 패턴을 선택해도 관계없고, 기준 화상과 대상 화상이 상호 회전 성분을 갖고 있어도 면적으로부터 패턴 인식을 행하므로 문제가 되지 않는다. 또한, 배율에 크게 의존하지 않고 패턴 인식을 행하는 것이 가능하며 패턴 인식과 동시에 지름 측정이 가능하기 때문에 매우 유효한 화상 처리 장치를 제공할 수 있다.

Claims (3)

1. 패턴 화상 처리 장치에 있어서, 주사형 전자 현미경(SEM)에 의해 포착된 반복 패턴으로 이루어진 아날로그 화상 데이타를 디지탈 화상 데이타로 변환시키는 아날로그 디지탈 변환 수단, 소정의 필터 계수를 이용해서 상기 디지탈 화상 데이타를 공간 필터링 처리해서 평활화된 공간 필터링 화상 데이타를 얻는 공간 필터링 처리 수단, 상기 공간 필터링 화상 데이타를 구성하는 화소를 그 농담도에 따라 분류 처리하는 히스토그램 처리 수단, 상기 히스토그램 처리 수단에 의해 분류된 화소 데이타의 히스토그램의 극소치로서 자동적으로 히스토그램의 클래스를 분리하는 농담값으로 하여 이 값을 슬라이스 레벨로서 설정하는 임계값 설정 수단, 상기 임계값 설정 수단에 의해 설정된 임계값으로서의 슬라이스 레벨을 이용해서 상기 화상 데이타를 3치화 처리해서 패턴 표면부, 패턴 테이버부 및 패턴 바닥부의 3가지 농담 영역의 화상 데이타를 얻는 3치화 처리 수단, 상기 3치화 처리 수단에 의해 처리된 3치화 화상 데이타에서의 노이즈 및 의사 패턴을 수축 처리 및 확대 처리를 반복함으로써 제거하는 노이즈 제거 수단, 상기 노이즈 제거 수단에 의해 노이즈 및 의사 패턴이 제거된 3치화 화상 데이타에 포함되는 반복 패턴에서 특정 농도에 의해 나타나는 하나하나의 패턴을 라벨링 처리에 의해 어떤 면적 산출 범위 내에서 선택하여, 각각의 면적값을 산출하는 패턴 면적 산출 수단.

   검출 대상으로서의 상기 반복 패턴을 구성하는 한 패턴의 기준 화상의 면적을 기준 면적값으로서 기억하는 기준 화상 기억 수단 및 상기 패턴 면적 산출 수단에 의해 구해진 각 패턴마다의 면적값과 상기 기준 화상 기억 수단에 기억되어 있는 상기 기준 화상의 상기 기준 면적값을 비교해서 복수의 패턴 중에서 가장 근사한 면적값을 갖는 패턴을 검출하는 패턴 비교·검출 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 패턴 화상 처리 장치.
2. 화상 처리 방법에 있어서, 반복 패턴으로 구성되는 SEM 화상의 패턴 인식에서 화상 처리 장치에 다치화 화상 데이타를 입력하는 공정, 상기 화상 데이타를 공간 필터링 처리하는 공정, 공간 필터링 처리 화상에 히스토그램 처리를 행하는 공정, 히스토그램 데이타에 대해 판별 규준법에 의해 자동적으로 슬라이스 레벨을 설정하는 공정, 상기 슬라이스 레벨에 기초해서 상기 공간 필터링 처리 화상을 3치화 처리하는 공정, 3치화 처리 화상에 대해 수축·확대 처리를 교대로 행하는 공정 및 상기 화상 데이타에 대해 라벨링 처리하는 공정에서 각 반복 패턴의 면적을 구해 미리 등록되어 있는 기준 화상이 면적과 가장 근사한 패턴을 검출하는 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
3. 제2항에 있어서, 라벨링 처리에 의해 구해진 구멍 패턴의 면적으로부터 구멍의 지름을 동시에 산출하는 공정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.